dc.contributor.advisor |
Rosa, Ronaldo Serpa da |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Lange, Rodrigo |
pt_BR |
dc.contributor.author |
Silva, Rafael Lauxen Pastório da |
pt_BR |
dc.date.accessioned |
2024-09-10T20:59:26Z |
pt_BR |
dc.date.available |
2024-09-10T20:59:26Z |
pt_BR |
dc.date.issued |
2023 |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
https://dspace.ifrs.edu.br/xmlui/handle/123456789/1482 |
|
dc.description.abstract |
A Agricultura 4.0 busca melhorar a eficiência e a produtividade das
atividades agrícolas por meio de tecnologias avançadas. No Brasil, a cultura
da soja é fundamental para a agroindústria, porém é afetada pela ferrugem
asiática, causando prejuízos financeiros e perdas de produtividade. O monito-
ramento precoce da doença é essencial para seu controle eficiente, utilizando
um sistema automatizado de coleta de esporos, combinado com microscopia
digital avançada e análise de dados em nuvem, o RustPi visa oferecer uma so-
lução eficaz para o diagnóstico precoce desta doença devastadora. Ao facilitar
a identificação rápida do fungo Phakopsora pachyrhizi, o sistema permite inter-
venções mais ágeis e precisas, potencialmente reduzindo perdas significativas
na produção de soja. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Agriculture 4.0 aims to enhance the efficiency and productivity of
agricultural activities through advanced technologies. In Brazil, soybean culti-
vation is vital for the agribusiness sector, yet it suffers from Asian rust, leading to
financial losses and reduced productivity. Early monitoring of the disease is es-
sential for its effective control. Utilizing an automated spore collection system,
combined with advanced digital microscopy and cloud data analysis, RustPi
aims to provide an effective solution for the early diagnosis of this devastating
disease. By facilitating the rapid identification of the Phakopsora pachyrhizi
fungus, the system enables more agile and precise interventions, potentially re-
ducing significant losses in soybean production. |
en |
dc.format.mimetype |
application/pdf |
pt_BR |
dc.language.iso |
por |
pt_BR |
dc.rights |
Open Access |
pt_BR |
dc.subject |
Soja |
pt_BR |
dc.subject |
Ferrugem asiática |
pt_BR |
dc.subject |
Software - Desenvolvimento |
pt_BR |
dc.title |
RustPi: uma solução para identificação automática de ferrugem asiática |
pt_BR |
dc.type |
Trabalho de conclusão de graduação |
pt_BR |
dc.degree.grantor |
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul |
pt_BR |
dc.degree.level |
Graduação |
pt_BR |
dc.degree.date |
2023 |
pt_BR |
dc.degree.local |
Ibirubá, BR-RS |
pt_BR |
dc.degree.graduation |
Bacharelado em Ciência da Computação |
pt_BR |
dc.degree.department |
Campus Ibirubá |
pt_BR |